多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

RSSFilter - 获取、解析、过滤和重新馈送 RSS 作者：Cathal Garvey，版权所有 2015，根据。 它能做什么 RSSFilter 允许您获取 RSS 提要，将正则表达式查询（或自定义函数）应用于提要，然后将结果呈现为新的 RSS 提要，供提要阅读器使用。 它有一个终端使用的入口点，非常适合（实际上，是为）集成到一个简单的 web-app 中继中。 我为什么写 我最近在考虑大量数据漏斗的问题，这只是一个实验，作为更广泛事物的一部分。 具体来说，这是受到令人讨厌的新闻网站的启发，该网站为所有新闻提供 RSS 提要，但不为特定主题的新闻提供。 值得庆幸的是，这些主题具有适当的 URL 路径，因此可以通过选择其中包含“/science/”的文章来过滤科学新闻。 于是诞生了 RSSFilter。 用法 安装： sudo pip install rssfilter （或 su

为了提高图像分割的速度和精度，提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先，在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项，抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差，从而消除分割中周期性重新初始化的过程；其次，提出了梯度加速项，通过感兴趣区域的图像特征，快速得到该区域的边界，且能够提高弱边界的分割精度。实验证明，提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度，还能保持分割过程的稳定性。

Allegro中位号重新排序与回标到CIS中,是PCB板上的标号更有序。

项目总结 -建立智能的Beta产品组合，并将其与基准指数进行比较。 -根据索引计算跟踪误差。 -通过使用二次编程来优化权重来构建投资组合。 -重新平衡投资组合并计算营业额以评估绩效，然后使用此指标找到最佳重新平衡频率。

matlab代码黄色基于对象颜色分布的图像重新着色 1 ， 2 ， 2和1个1约克大学2 Adobe研究 抽象的 我们提出了一种基于与图像中存在的对象相关联的颜色分布来执行自动图像重新着色的方法。 例如，当为包含天空物体的图像重新着色时，我们的方法结合了以下观察结果：“天空”类物体的颜色分布具有蓝色（白天），黄色/红色（黄昏/黎明）和黑暗（夜间）。 我们的工作利用了最新的深度学习方法，这些方法可以执行相当准确的对象级细分。 通过使用数据集中用于训练深度学习对象分割方法的图像，我们能够对数据集中每个对象类别的颜色分布进行建模。 给定一个新的输入图像及其关联的语义分割（即对象蒙版），我们执行颜色转移以将输入图像颜色直方图映射到一组目标颜色直方图，这些目标颜色直方图基于图像中对象的学习到的颜色分布构造而成。 我们证明，我们的框架能够产生引人注目的颜色变化，这些颜色变化通常比现有方法产生的结果更有趣和独特。 快速开始 运行install_p1 运行install_p2 转到demo目录，然后将输入图像复制到input_images目录 运行demo_recoloring 该重新着色的图像会在r

深度照明器 Deep Illuminator是设计用于图像重新照明的数据增强工具。 它可用于轻松高效地生成单个图像的多种照明方式。 它已通过多个数据集和模型进行了测试，并已成功改善了性能。 它具有使用创建的内置可视化工具，以预览如何对目标图像进行照明。 增强实例 用法 使用此工具的最简单方法是通过Docker Hub： docker pull kartvel/deep-illuminator 可视化器 有了Deep Illuminator图像后，请运行以下命令以启动可视化器： docker run -it --rm --gpus all \ -p 8501:8501 --entrypoint streamlit \ kartvel/deep-illuminator run streamlit/streamlit_app.py 您将可以在localhost:8501上与它进行交互。

matlab开发-频率域零填充重新采样Interpolation。离散时间信号的频域（基于FFT）重采样

DFT的matlab源代码D3色散模型 dftd3简单直接替换。 该程序提供了DFT-D3色散校正的小型且易于使用的实现（请参阅和了解详细信息）。 它主要基于程序，并从中的实施中借用了一两个想法。 安装 conda包装 这个项目是为conda软件包管理器打包的，可以在conda-forge频道上找到。 要安装conda软件包管理器，我们建议安装程序。 如果conda-forge频道尚未启用，请使用以下命令将其添加到您的频道中 conda config --add channels conda-forge 启用conda-forge频道后，可以使用以下方法安装该项目： conda install simple-dftd3 可以使用以下命令列出平台上可用的所有版本： conda search simple-dftd3 --channel conda-forge 现在您可以使用s-dftd3 。 从源头建造 要从此存储库中的源代码构建该项目，您需要 支持Fortran 2008的Fortran编译器 版本0.53或更高版本 构建系统后端，即1.7版或更高版本 可选的依赖项是 BLAS（通过-

https://blog.csdn.net/mlyde/article/details/123141654中用到的工具打包 压缩包中包含以下内容： AXMLEditor.jar adb工具 appt.exe apktool_2.6.0.jar md.exe zipalign.exe